Vara

Die etablierte Methode zur Früherkennung von Brustkrebs ist die Mammographie. Aber auch eine bewährte Methode lässt sich noch weiter verbessern: Wenn man Künstliche Intelligenz in das Mammographie-Screening integriert, werden noch signifikant mehr Tumoren erkannt und die Arbeitsbelastung der Radiologen lässt sich erheblich reduzieren.  Das Berliner StartUp „Vara“ hat eine KI entwickelt und zusammen mit der Universität Lübeck eine Studie durchgeführt, die vor kurzem in „Nature Medicine“ publiziert wurde und die als bahnbrechend und wegweisend gilt.   Über die publizierte PRAIM Studie, das in dieser Studie dokumentierte Potenzial von KI in der Brustkrebsvorsorge, potentielle nationale und weltweite Nutzungsmöglichkeiten der genutzten KI-Software, die Notwendigkeit einer gesundheitspolitischen Akzeptanz und einer Unterstützung durch die Fachkreise unterhalte ich mich mit Stefan Bunk, Co-Founder und CTO von Vara.   PRAIM markiert offensichtlich einen weiteren Meilenstein bei der Integration von KI in die radiologische Diagnostik, in diesem Fall das Brustkrebsscreening durch das KI-Programm Vara.   Die Folge finden Sie überall, wo es Podcasts gibt und auf meinem YouTube Kanal. ➡️ Auf Youtube anschauen: https://lnkd.in/evTM5pym Ich wünsche Ihnen viel Vergnügen beim Reinhören oder Reinschauen, ihr Friedrich Overkamp #brustkrebs #onkologie #medizin #gesundheitssystem #künstlicheintelligenz #forschung

𝐁𝐞𝐬𝐬𝐞𝐫𝐞 𝐁𝐫𝐮𝐬𝐭𝐤𝐫𝐞𝐛𝐬-𝐅𝐫ü𝐡𝐞𝐫𝐤𝐞𝐧𝐧𝐮𝐧𝐠 𝐦𝐢𝐭 𝐊𝐈: 𝐔𝐧𝐬𝐞𝐫 𝐁𝐞𝐢𝐭𝐫𝐚𝐠 𝐳𝐮𝐫 𝐏𝐑𝐀𝐈𝐌-𝐒𝐭𝐮𝐝𝐢𝐞 In unserer Mammadiagnostik trifft modernste Technologie auf medizinische Expertise: Die KI von Vara unterstützt unsere Radiologinnen und Radiologen bei der Auswertung von Mammographien. 💡 Besonders stolz sind wir darauf, dass wir zur kürzlich erschienenen und weltweit beachteten PRAIM-Studie einen Beitrag geleistet haben. Die Studie, eine der größten Studien zu KI-gestützten Brustkrebsdiagnostik, wurde unter der Leitung von Prof. Dr. Alexander Katalinic in Nature Medicine publiziert. Unser Screening-Team um Dr.med. Thilo Töllner war in Form einer Co-Autorenschaft aktiv beteiligt. 𝐃𝐢𝐞 𝐄𝐫𝐠𝐞𝐛𝐧𝐢𝐬𝐬𝐞 𝐬𝐩𝐫𝐞𝐜𝐡𝐞𝐧 𝐟ü𝐫 𝐬𝐢𝐜𝐡: 🚀 deutlich verbesserte Krebserkennungsrate 🚀 weniger falsch positive Befunde 🚀 schnellere Auswertung ➡️ Was bedeutet das für die Praxis? Für unsere Radiologinnen und Radiologen bedeutet der Kollege KI eine spürbare Entlastung im Arbeitsalltag und eine Unterstützung bei der Befundung komplexer Fälle. Für Patientinnen steht vor allem eins im Fokus: mehr Sicherheit und Verlässlichkeit in der Brustkrebsfrüherkennung.

AI enhances breast cancer detection in Germany’s mammography screening program A groundbreaking study conducted by the University Luebeck and the University Medical Center Schleswig-Holstein (Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, UKSH), Campus Luebeck, in collaboration with the company Vara has demonstrated that AI can improve breast cancer detection rates by nearly 18% within Germany’s Mammography Screening Program (MSP). This improvement does not lead to an increase in false positives or unnecessary follow-up examinations. The results of this study, published in Nature Medicine earlier this week (—> https://lnkd.in/esB6aidi ), also highlight the potential of AI to reduce the workload of radiologists without compromising diagnostic quality. The PRAIM-study evaluated data from over 460,000 women who participated in the MSP between 2021 and 2023 across 12 screening sites in Germany. Approximately half of the mammograms were analyzed using AI, while the other half were assessed through traditional double reading by radiologists. The study revealed that AI identified 6.7 cases of breast cancer per 1,000 women screened, compared to 5.7 cases per 1,000 detected through traditional methods. This equates to one additional cancer case detected per 1,000 women screened. Importantly, the rate of women referred for further testing remained stable, with 37.4 per 1,000 for AI assessments compared to 38.3 per 1,000 for traditional double readings. The PRAIM study highlights the immense potential of AI to enhance screening programs worldwide. This evidence will elevate discussions about integrating AI into healthcare systems to a new level. Another key finding of the study is the potential for AI to improve efficiency in breast cancer screening. Simulations suggest that if all cases flagged as normal by AI were not reviewed by human readers, the breast cancer detection rate would still be 16.7% higher. Additionally, the number of unnecessary recalls could be reduced by 15%. Given that radiologists in Germany currently analyze 24 million individual images annually, the implementation of AI could significantly alleviate their workload. Future research will focus on evaluating the long-term impact of AI on patient prognosis and its integration into routine clinical workflows. #ai #Artificialintelligence #breastcancer #mammography #cancer Jonas Muff Rasmus Rothe Stefan Bunk Alexander Katalinic

Radiologists in Germany were given the option to use an AI assistant in their work, and those who choose to use the technology were able to identify breast cancer at a higher rate.

𝐊𝐈 𝐫𝐞𝐯𝐨𝐥𝐮𝐭𝐢𝐨𝐧𝐢𝐞𝐫𝐭 𝐁𝐫𝐮𝐬𝐭𝐤𝐫𝐞𝐛𝐬𝐞𝐫𝐤𝐞𝐧𝐧𝐮𝐧𝐠: 𝐏𝐑𝐀𝐈𝐌-𝐒𝐭𝐮𝐝𝐢𝐞 𝐝𝐞𝐫 𝐔𝐧𝐢𝐯𝐞𝐫𝐬𝐢𝐭ä𝐭 𝐳𝐮 𝐋ü𝐛𝐞𝐜𝐤 𝐮𝐧𝐝 𝐝𝐞𝐬 𝐔𝐊𝐒𝐇, 𝐂𝐚𝐦𝐩𝐮𝐬 𝐋ü𝐛𝐞𝐜𝐤 𝐢𝐧 𝐍𝐚𝐭𝐮𝐫𝐞 𝐌𝐞𝐝𝐢𝐜𝐢𝐧𝐞 𝐯𝐞𝐫ö𝐟𝐟𝐞𝐧𝐭𝐥𝐢𝐜𝐡𝐭 Eine neue Ära der #Brustkrebsdiagnostik ist angebrochen. Forschende der Universität zu Lübeck und vom Universitätsklinikum Schleswig-Holstein (UKSH), Campus Lübeck, haben mit der #PRAIM Studie (erschienen in #Nature Medicine 👉 https://lnkd.in/eGEJQEGY) gezeigt, wie künstliche Intelligenz (KI) das Mammographie-Screening verbessern kann. In der weltweit größten prospektiven Studie zum Einsatz von KI im deutschen Mammographie-Screening-Programm (MSP) konnte die Brustkrebsentdeckungsrate um fast 18 % gesteigert werden – ohne zusätzlichen Aufwand für Patientinnen durch unnötige Untersuchungen. 𝐃𝐢𝐞 𝐄𝐫𝐠𝐞𝐛𝐧𝐢𝐬𝐬𝐞 𝐢𝐦 Ü𝐛𝐞𝐫𝐛𝐥𝐢𝐜𝐤: 💡 Steigerung der Entdeckungsrate: Unter 1000 Frauen wurden mit KI 6,7 Brustkrebsfälle erkannt (ohne KI: 5,7). 💡 Stabile Rückrufrate: Die Anzahl der Frauen, die zu weiteren Untersuchungen eingeladen wurden, blieb nahezu gleich. 💡 Effizienzsteigerung: KI könnte die Arbeitslast von Radiologinnen und Radiologen deutlich reduzieren, ohne Qualitätsverlust in der Diagnostik. „Die Ergebnisse der PRAIM-Studie übertreffen unsere Erwartungen. KI bietet nicht nur Effizienzgewinne, sondern verbessert auch die diagnostische Genauigkeit“, so Prof. Dr. Alexander Katalinic, Direktor des Instituts für Sozialmedizin und Epidemiologie. Neben der Universität zu Lübeck und dem UKSH war die Firma Vara maßgeblich an der Studie beteiligt. CTO Stefan Bunk betont: „Diese Ergebnisse haben globale Relevanz und setzen neue Maßstäbe für die Integration von KI in Gesundheitssysteme.“ 👉 Hier gehts zur vollständigen Pressemeldung: https://lnkd.in/eYhkeRzt